Python中的Pandas.DataFrame.iterrows()函数

Python中的Pandas.DataFrame.iterrows()函数

Pandas DataFrame.iterrows()用于遍历以(index, series)对形式存在的pandas数据框行。这个函数在数据框架的列上进行迭代,它将返回一个包含列名和内容的系列的元组。

语法: DataFrame.iterrows()

参数:

index- 该行的索引。一个多索引的元组

data- 该行的数据作为一个系列

返回: it 。一个生成器,在框架的行上进行迭代

示例 1:

有时我们需要在不使用任何循环的情况下迭代数据框的行和列,在这种情况下,Pandas DataFrame.iterrows()发挥了关键作用。

import pandas as pd
 
# Creating a data frame along with column name
df = pd.DataFrame([[2, 2.5, 100, 4.5, 8.8, 95]], columns=[
                  'int', 'float', 'int', 'float', 'float', 'int'])
 
# Iter over the data frame rows
# # using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr
Python

输出:

Python中的Pandas.DataFrame.iterrows()函数

在上面的例子中,我们使用Pandas DataFrame.iterrows()来迭代数字数据框的行。

示例 2:

import pandas as pd
 
# Creating a data frame
df = pd.DataFrame([['Animal', 'Baby', 'Cat', 'Dog',
                    'Elephant', 'Frog', 'Gragor']])
 
# Iterating over the data frame rows
# using df.iterrows()
itr = next(df.iterrows())[1]
itr
Python

输出 :

Python中的Pandas.DataFrame.iterrows()函数

在上面的例子中,我们使用Pandas DataFrame.iterrows()遍历没有列名的数据框。

注意:由于iterrows为每一行返回一个Series,它并不**保留跨行的dtypes。

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